Google Tensor G2 vs Qualcomm QCM6490

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借助基準測試比較CPU


Google Tensor G2 CPU1 vs CPU2 Qualcomm QCM6490
Google Tensor G2 Qualcomm QCM6490

CPU比較

Google Tensor G2 還是 Qualcomm QCM6490 ? 在這個比較中,我們檢查這兩個 CPU 中哪個更好。 我們比較技術數據和基準測試結果。

Google Tensor G2 具有 8 內核,具有 8 線程和最大頻率為 2.85 GHz 的時鐘。 2 內存通道支持高達 12 GB 的內存。 Google Tensor G2 已在 Q4/2022 中發布。

Qualcomm QCM6490 具有 8 內核,具有 8 線程和最大頻率為 2.71 GHz 的時鐘。 CPU 在 2 個內存通道中支持高達 GB 的內存。 Qualcomm QCM6490 在 Q4/2021 中發布。
Google Tensor (3) 家庭 Qualcomm Snapdragon (102)
Google Tensor G2 (1) CPU組 Qualcomm QCM6490 (1)
2 一代 9
G2 架構 Kryo 670
Mobile 部分 Mobile
Google Tensor 前任 --
-- 接班人 --

CPU核心數與基礎頻率

Google Tensor G2 或者 Qualcomm QCM6490 有 %%kerne%% 個 CPU 內核,可以並行計算 %%threads%% 個線程。 Google Tensor G2 或者 Qualcomm QCM6490 的時鐘頻率是 %%core_freq_1%%。 CPU核心數極大地影響處理器的速度,是一項重要的性能指標。

Google Tensor G2 特徵 Qualcomm QCM6490
8 核心 8
8 Threads 8
hybrid (Prime / big.LITTLE) 核心架構 hybrid (Prime / big.LITTLE)
超執行緒技術
超頻 ?
2.85 GHz
2x Cortex-X1
A-核心 2.71 GHz
1x Cortex-A78
2.35 GHz
2x Cortex-A78
B-核心 2.40 GHz
3x Cortex-A78
1.80 GHz
4x Cortex-A55
C-核心 1.96 GHz
0x Cortex-A55

人工智能和機器學習

在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算,尤其是音頻、圖像和視頻處理,比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多,機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。

Google Tensor G2 特徵 Qualcomm QCM6490
Google Tensor AI AI-硬件 Qualcomm AI engine
Google Edge TPU @ 4 TOPS 人工智能規範 --

内建顯示晶片

Google Tensor G2 或者 Qualcomm QCM6490集成顯卡,簡稱iGPU。 iGPU 使用系統的主內存作為圖形內存,並位於處理器的芯片上。

ARM Mali-G710 MP7 GPU Qualcomm Adreno 643L
0.90 GHz GPU頻率 0.81 GHz
-- GPU (加速頻率) 0.81 GHz
Vallhall 3 GPU Generation --
4 nm 製程 6 nm
1 最大加速頻率 1
7 運算單元 --
-- Shader 768
Hardware Raytracing
Frame Generation
-- 最大顯存 --
12 DirectX Version 12.0

硬體解碼支援

在硬件中加速的照片或視頻編解碼器可以大大加快處理器的工作速度,並在播放視頻時延長筆記本電腦或智能手機的電池壽命。

ARM Mali-G710 MP7 GPU Qualcomm Adreno 643L
解碼 / 編碼 Codec h265 / HEVC (8 bit) 解碼 / 編碼
解碼 / 編碼 Codec h265 / HEVC (10 bit) 解碼 / 編碼
解碼 / 編碼 Codec h264 解碼 / 編碼
解碼 / 編碼 Codec VP9 解碼 / 編碼
解碼 / 編碼 Codec VP8 解碼 / 編碼
解碼 Codec AV1
解碼 / 編碼 Codec AVC 解碼
解碼 / 編碼 Codec VC-1 解碼
解碼 / 編碼 Codec JPEG 解碼 / 編碼

記憶體 & PCIe

內存類型和內存量會極大地影響處理器的速度。 內存帶寬取決於幾個因素,以每秒千兆字節為單位。

Google Tensor G2 特徵 Qualcomm QCM6490
LPDDR5-5500 記憶體 LPDDR5-6400, LPDDR4X-4266
12 GB 最大記憶體
2 (Dual Channel) 記憶體通道 2 (Dual Channel)
53.0 GB/s Max. 帶寬 44.0 GB/s
ECC
8.00 MB L2 緩存 --
4.00 MB L3 緩存 --
-- PCIe版本 --
-- PCIe通道 --
-- PCIe 帶寬 --

散熱管理

熱設計功率(簡稱 TDP)指定了充分冷卻處理器所需的冷卻解決方案。 TDP 通常只給出一個 CPU 實際消耗的粗略概念。

Google Tensor G2 特徵 Qualcomm QCM6490
10 W TDP (PL1 / PBP) --
-- TDP (PL2) --
-- TDP up --
-- TDP down --
-- Tjunction max. --

技術細節

在這裡,您將找到有關 Google Tensor G2 或者 Qualcomm QCM6490 的 2 級和 3 級緩存大小的信息以及處理器的 ISA 擴展列表。 我們已經為您記錄了架構和製造技術以及發布日期。

Google Tensor G2 特徵 Qualcomm QCM6490
4 nm 製程 6 nm
小芯片 芯片設計 小芯片
Armv8-A (64 bit) 指令集 (ISA) Armv8-A (64 bit)
-- ISA擴展 --
-- 針腳 --
虛擬化
AES-NI
Android 操作系統 Android
Q4/2022 發售日期 Q4/2021
-- 發布價格 --
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評價這些處理器

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基準測試中的平均效能

⌀ 單核心性能 2 CPU 基準測試
Google Tensor G2 (100%)
Qualcomm QCM6490 (79%)
⌀ 多核心性能 2 CPU 基準測試
Google Tensor G2 (100%)
Qualcomm QCM6490 (84%)

Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。單核測試僅使用一個CPU核心,CPU核心的數量以及超執行緒技術將不會影響該項測試成績。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1068 (100%)
Qualcomm QCM6490 Qualcomm QCM6490
8C 8T @ 2.71 GHz
869 (81%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5是一個大量使用系統記憶體的跨平臺基準測試。高速的系統記憶體將極大地提升測試成績。多核測試涉及所有CPU核心,並且能充分利用超執行緒技術。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3149 (100%)
Qualcomm QCM6490 Qualcomm QCM6490
8C 8T @ 2.71 GHz
2705 (86%)

Geekbench 6 (Single-Core)

Geekbench 6 是現代計算機、筆記本電腦和智能手機的基準測試。 新的是對更新的 CPU 架構的優化利用,例如基於 big.LITTLE 概念並結合不同大小的 CPU 內核。 單核基準測試僅評估最快的 CPU 內核的性能,與處理器中的 CPU 內核數量無關。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
1426 (100%)
Qualcomm QCM6490 Qualcomm QCM6490
8C 8T @ 2.71 GHz
1097 (77%)

Geekbench 6 (Multi-Core)

Geekbench 6 是現代計算機、筆記本電腦和智能手機的基準測試。 新的是對更新的 CPU 架構的優化利用,例如基於 big.LITTLE 概念並結合不同大小的 CPU 內核。 多核基準測試評估處理器所有 CPU 內核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超線程等虛擬線程改進對基準測試結果產生了積極影響。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
3342 (100%)
Qualcomm QCM6490 Qualcomm QCM6490
8C 8T @ 2.71 GHz
2745 (82%)

內建顯卡FP32性能(單精確度GFLOPS)

處理器內建顯卡的理論計算性能(32bit,以GFLOPS為單位)。GFLOPS表示內建顯卡每秒可以執行多少億個浮點操作。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
ARM Mali-G710 MP7 @ 0.90 GHz
700 (56%)
Qualcomm QCM6490 Qualcomm QCM6490
Qualcomm Adreno 643L @ 0.81 GHz
1247 (100%)

AnTuTu 10 Benchmark

AnTuTu 10 基準測試是最著名的行動處理器基準測試之一,現已推出第 10 版。 有一個適用於基於 Android 的智慧型手機和平板電腦的版本,以及一個適用於 Apple 行動裝置(即 iPhone 和 iPad)的版本。

Antutu 10 基準測試分為 3 個階段。 在第一階段,測試設備的 RAM;在第二階段,測試圖形;在最後階段,透過渲染 3D 圖形將整個設備推至其效能極限。

因此,Antutu 10 非常適合比較不同設備的效能。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
0 (0%)
Qualcomm QCM6490 Qualcomm QCM6490
8C 8T @ 2.71 GHz
673946 (100%)

AnTuTu 9 Benchmark

AnTuTu 9 基準測試非常適合衡量智能手機的性能。 AnTuTu 9 在 3D 圖形上相當重,現在也可以使用“金屬”圖形界面。 在 AnTuTu 中,內存和 UX(用戶體驗)也通過模擬瀏覽器和應用程序的使用情況進行測試。 AnTuTu 版本 9 可以比較任何運行在 Android 或 iOS 上的 ARM CPU。 在不同操作系統上進行基準測試時,設備可能無法直接比較。

在 AnTuTu 9 基準測試中,處理器的單核性能僅被略微加權。 該評級由處理器的多核性能、工作內存的速度和內部顯卡的性能組成。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
789419 (100%)
Qualcomm QCM6490 Qualcomm QCM6490
8C 8T @ 2.71 GHz
0 (0%)

人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的性能

在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 支持下的處理器可以處理許多計算,尤其是音頻、圖像和視頻處理,比傳統處理器快得多。 通過軟件收集的數據越多,機器學習算法的性能就會提高。 ML 任務的處理速度比傳統處理器快 10,000 倍。
Google Tensor G2 Google Tensor G2
8C 8T @ 2.85 GHz
4 (100%)
Qualcomm QCM6490 Qualcomm QCM6490
8C 8T @ 2.71 GHz
0 (0%)

使用該處理器的設備

Google Tensor G2 Qualcomm QCM6490
Google Pixel 7
Google Pixel 7 Pro
Fairphone 5

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